Dietary Diversity of Adolescent Girls Living in an Urban Resource-Poor Setting of Dhaka, Bangladesh
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: To improve the dietary diversity and hemoglobin level of adolescent girls through nutritional counseling and iron-folic acid supplementation in a resource-poor setting of Dhaka, Bangladesh. Methods: A mixed-model quasi-experimental community-based intervention study was carried out in a resource-poor urban setting in Dhaka, Bangladesh. The slum area was divided into intervention and control zones. Adolescent girls aged 11-17 years were enrolled from both areas. In the intervention zone, participants received fortnightly group counseling on nutrition for six months, along with weekly supplementation of Iron-Folic acid (60 mg elemental Fe and 400 μg folic acid) for three months. Trained female counselors, recruited from the local community, conducted the group counseling sessions. No interventions were implemented in the control zone. The outcome variables assessed were changes in dietary diversity and hemoglobin concentrations between the groups, determined through difference-in-difference analysis. Additionally, five in-depth interviews were conducted with parents to gather insights into the dietary habits of their adolescent daughters. Results: A total of 700 adolescent girls (intervention 350, control 350) completed a six-month follow-up between April 2022 and November 2023. Their mean (sd) age at enrollment was 13.5 (1.7) years, and the median (IQR) monthly family income was USD 212 (158.4, 271.7). The baseline data were comparable between the groups. The knowledge level of nutrition in the intervention group showed a significant improvement (p < 0.05) at the end of the intervention period. Difference-in-difference analysis demonstrated a substantial increase in hemoglobin levels in the intervention group (AOR: 0.5, 95% CI: 0.2, 0.8, p-value: 0.001). However, there was no observed improvement in dietary diversity (AOR: -0.2, 95% CI: -0.4, 0.1, p-value: 0.210). During focus group discussions with the parents, it was highlighted that food price hikes have been identified as a restricting factor affecting their purchasing power. Conclusions: The hemoglobin levels of the intervention participants showed improvement; however, there were no observed changes in dietary diversity. Parents cited food price increases as the primary factor constraining their purchasing capacity. Funding Sources: Global Affairs Canada.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».